;
beginBody(); ?>

Аналитика

Microsoft Power BI в интернет-маркетинге — дайджест полезных публикаций

90
22

В предыдущих статьях я рассказывал, как автоматизировать бизнес-процессы с помощью языка R. В этой подборке я решил структурировать материал о еще одном важном инструменте каждого веб-аналитика и маркетолога — Microsoft Power BI. Инструмент связывает данные, полученные из множества различных источников, и визуализирует их в виде удобных интерактивных отчетов.

Business intelligence (BI) — методы и инструменты для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. Эти данные используются для бизнес-анализа. Технологии BI обрабатывают большие объемы неструктурированных данных, чтобы найти стратегические возможности для бизнеса.

1. Инструкция по работе с Power BI

Microsoft Power BI — мощный бесплатный инструмент веб-аналитики. В начальной инструкции для новичков я собрал основные советы по работе с платформой:

  • как загрузить в программу нужный набор данных на примере интеграции с Google Analytics или загрузки данных из MySQL;
  • как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду;
  • как построить простейшую модель данных;
  • как построить отчет, где будут отображаться данные из разных источников;
  • как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.

2. Анализируем статистику рекламных кампаний в Excel и Power BI

Вспомните, сколько времени вы тратите на планирование работ по рекламным кампаниям и анализ их статистики. Хотите строить модели KPI, считать вероятность конверсии и создавать дашборды быстрее и эффективнее?

В этой статье Максим Уваров поделился лайфхаками, как моделировать KPI рекламных кампаний, как прогнозировать конверсию и строить интерактивные дашборды.

3. Получаем данные из Google Analytics в R и загружаем Power BI

Для анализа данных о посещениях сайта значительно удобней использовать возможности Power BI, но встроенный коннектор к Google Analytics очень ограничен в своих возможностях. Поэтому для этой задачи самое эффективное решение — использовать пакет RGA и R коннектор в Power BI:

  • получать данные из любого сервиса API Google Analytics (Reorting API, Multi Chanel, Real Time API) для дальнейшей работы с ними в R;
  • обходить сэмплирование данных;
  • загружать данные из Google Analytics в одну из наиболее популярных BI-платформ Microsoft Power BI, обходя все ограничения и недоработки стандартного коннектора Google Analytics.

4. Инструкция по работе с закладками в Power BI

Закладки — это относительно новый функционал в Power BI. Microsoft даже устраивал отдельный конкурс по применению закладок в своих дашбордах. С помощью закладок вы можете придать еще большей интерактивности своим отчетам, а также более компактно организовать на них визуальные элементы.

5. Экспортируем данные из ВКонтакте в Power BI

ВКонтакте по-прежнему остается одной из самых популярных социальных сетей в СНГ, но в Power BI нет встроенного коннектора для загрузки данных из ВКонтакте. Для решения этой задачи я написал пакет функций на языке R: с помощью rvkstat вы можете получить практически любые данные о пользователях, сообществах и рекламных кабинетах из ВКонтакте в Power BI.

6. Синхронизируем Яндекс.Директ с Microsoft Power BI

Яндекс.Директ собирает много данных, но в интерфейсе сервиса их неудобно анализировать. Для читателей блога я составил пошаговую инструкцию по визуализации статистики рекламных кампаний в Power BI с помощью языка R. На основе импортированных данных из Яндекс.Директ в Microsoft Power BI вы сможете составлять понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени.

7. Получаем и обрабатываем данные из Яндекс.Метрики

В большинстве случаев при поверхностном анализе поведения посетителей сайта достаточно посмотреть на каким-либо образом сгруппированные данные, например, по источникам трафика или рекламным кампаниям.

Но если вы хотите копнуть глубже — посмотреть всю историю взаимодействия конкретного пользователя с вашим сайтом или оценить вклад в совершение транзакций каждого источника трафика — вам понадобится работать с сырыми (несгруппированными) данными.

При работе с Яндекс.Метрикой такую возможность вам предоставляет Logs API. Для загрузки сырых данных в Power BI можно использовать R пакет ryandexdirect. В этой статье описан подробный алгоритм для загрузки сырых данных.

8. Синхронизируем Google BigQuery с Microsoft Power BI

Google и Microsoft во многом конкурируют: интеграции между их продуктами вовсе нет или есть, но ее реализация оставляет желать лучшего.

Для загрузки данных из Google BigQuery в Power BI с недавних пор есть встроенный коннектор, но он очень ограничен по функционалу. С его помощью не получится обращаться к данным в BigQuery по SQL-запросам и нельзя получать данные из представлений.

В этой статье я описал несколько эффективных способов интеграции между Power BI и Google BigQuery.

9. Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы

Специалисты нашего агентства раньше тратили много времени, составляя вручную отчеты в электронных таблицах. Мы посчитали количество затраченных на автоматизацию человекочасов и умножили на среднюю стоимость рабочего часа сотрудника. Увидев результат, мы поняли, что больше нельзя игнорировать автоматизацию и разработали веб-аналитическое решение для целого отдела. Читайте, что у нас получилось.

10. Экономим время специалиста при работе с крупным проектом

Как автоматизировать сбор и консолидацию данных из Google Рекламы, Яндекс.Директ, Facebook, MyTarget, AT Internet и AdJust на уровне рекламных кампаний, типов устройств и платформ, а также настроить визуализацию данных из всех перечисленных источников с возможностью онлайн-доступа к отчетам? Читайте, как в агентстве Netpeak оптимизировано время специалистов, которые рекламируют OLX.

11. Как мы сделали аналитический инструмент для блога Netpeak

С помощью аналитического инструмента мы оцениваем:

  • все источники и каналы трафика, которые приводят в блог будущих клиентов;
  • какие статьи «ключевые» перед оплатой;
  • какие именно клиенты приходят из блога (малый, средний или крупный бизнес) и многое другое.

Все эти метрики дают нам полное понимание, сколько денег мы получили за определенный период, привлекая новых клиентов с помощью блога.

Если у вас остались вопросы по Power BI, задавайте их в комментариях.

Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.

Комментарии (1 )

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизироваться

Подписаться

на самую полезную рассылку по интернет-маркетингу

Самое

обсуждаемое популярное читаемое

Этот сайт использует куки-файлы и другие технологии, чтобы помочь вам в навигации, а также предоставить лучший пользовательский опыт, анализировать использование наших продуктов и услуг, повысить качество рекламных и маркетинговых активностей.